OpenAI 宣布了ChatGPT 的新功能「GPT mentions」。目前，這個功能仍在內測中，尚不知道什麼時候會公開發布。但已經有進入測試清單的網友在各種炫技了。 GPT mentions 其實也比較好理解，就是一個@ 功能，每個月花20 美金升級了Plus 的用戶，可以在對話框裡@ 任何一個GPTs，讓它幫自己幹活。

GPT mentions 開始測試

GPTs 背景介紹

GPT Store 截圖

2023 年11 月的OpenAI 開發者大會上，奧特曼宣布推出GPTs，讓用戶可以建立適用於特定用途或業務場景的GPT自訂模型。 OpenAI 也推出了GPT Builder，使用者可以完全透過自然語言描述，完成整個創建過程。

緊接著今年年初，OpenAI 又推出了GPT Store，訂閱ChatGPT 的用戶可以存取所有上架的GPTs，被稱為AI 版的App Store。

那麼這樣一個簡單的@ 功能，為啥單獨寫個選題呢？因為感受下來，我們覺得它會改變大家在網路上的行為路徑、使用流程。而鑑於如今的大模型之爭，不論最後誰最終拿下最大的流量入口，我們的行為路徑都可能會發生類似改變。

都說ChatGPT 搶的是

Google Search 的生意，看來不止於此

在@ 之前，使用者需要依照自己的需求去GPT Store 找合適的GPT，完成不同的任務，然後自己依照需求去組合利用這些成果。 GPT Store 依然類似工具集合，相當於入口網站，收錄了GPTs 們。而這些GPTs，其實最大的差別就是能夠用自然語言與工具進行交互，例如Canva 的GPT，用戶可以用自然語言命令Canva 去生成一張海報，但很多工具在自己的App 或網站，也有提供類似功能。

與Canva 對話

也就是說，在@ 之前，使用者是使用獨立App/網站，還是使用GPTs，差異就沒有那麼大。從一個環節到下一個環節，如果需要協作，就需要複製貼上的動作。

但在@ 之後，用測試網友的例子，用戶可以在ChatGPT 的對話框裡先叫來AI PDF 來總結技術論文的摘要，然後再叫來編碼工具根據總結出來的內容編寫實現代碼，而即便在論文中沒有程式碼的情況下，網友@ 來的Grimoire 也根據對論文的拆解編寫出了可執行程式碼。

用@ 調起GPTs

這裡面的變化在於：

一、ChatGPT plus 擁有上下文記憶，把散落在不同GPTs 或獨立網站裡面的工作，串起來成為了一個無縫工作流。 GPTs 們不再是可有可無，透過ChatGPT 的串聯，擁有了不同於獨立工具的使用情境。

二、使用者的行為流程因此改變。在@ 之前，GPT Store 相當於門戶，用戶點進去某一個GPTs 之後，就等於與GPTs 對話了，ChatGPT 沒有了存在的意義。而在@ 之後，使用者一直在ChatGPT 的對話框中，不會跳出ChatGPT 的生態，對於OpenAI 來說，@ 功能的引入看似不如GPT 版本迭代那樣重大，卻是非常重要的一環。

ChatGPT 不再是個簡單的能即時連網的對話式機器人，只給出優於傳統搜尋引擎的體驗，他對搜尋引擎的「改變」在於，搜尋引擎是一個流量入口、也是一個流量出口。而有了@ 的ChatGPT 沒有出口。

搜尋引擎流量流程圖

以Google搜尋引擎為例，使用者的動作為：提出搜尋需求，Google去資料庫裡找到匹配並返回結果，使用者點開鏈接，跳到第三方網站。Google搜尋是一個承接並分發流量的角色，搜尋引擎作為流量入口，同時也作為一個流量出口，把流量導給無數個第三方網站。一旦用戶點開第三方網站的鏈接，就意味著用戶已經跳出了Google生態。雖然流量路徑短，但是Google承接的流量非常大，以廣告變現，每年可以入帳千億美金。

ChatGPT 的流量流程圖

而在原本的ChatGPT 中， 絕大多數使用者的基本行為是，遇到一個問題，詢問ChatGPT，獲得答案，然後拿著答案去到其他場景，主動離開，其實一樣路徑很短，且使用場景有限。大模型的優越性，讓ChatGPT 可以靠訂閱變現，但整體流量依然偏小，以編輯部訂閱Plus 同事的說法，依然只會在工作或學習時打開ChatGPT。

ChatGPT 的流量依然和Google 差很遠，與主流社媒的流量也不在一個量級| 圖片來源：SimilarWeb

加入GPT mentions 功能後的流量流程圖

而增加了GPT mentions 功能後，使用者不再是向ChatGPT 詢問簡單問題，或直接跳到某一個獨立的GPTs 標籤頁與其互動，而是整個流程在ChatGPT 一個對話框內完成，不論使用者調起哪個三方，最終都還是回到ChatGPT 裡面。流量的量級可能還是一樣、或因為場景的打通稍微增加，但使用者的整個時長變長了不少。

ChatGPT 與GPTs 的關係，也不再是簡單的模型基礎、或類似搜尋引擎、應用程式商店的流量分發，而是更緊密串聯在整個使用過程中。這都給OpenAI 探索商業模式，提供了更多的可能性。

點選聊天框上方的X，就可以

讓GPTs“退場”

寫在最後

在幾個月前，有新聞曝出蘋果也要做自己的搜尋引擎了，要知道Google Search 為了做iOS 的預設搜尋引擎，每年要給蘋果180 億-200 億美金的“保護費”，相當於蘋果15% 左右的年利潤，甚至大於百度一年的營收…

這麼香的一筆錢，蘋果為什麼不賺了，一確實是有反壟斷的原因，二是在AI 時代，基於大模型的搜尋引擎變了。在此之前，蘋果用一個相對封閉的生態讓用戶在蘋果的各個服務之間流轉，但當用戶打開瀏覽器意味著要離開蘋果生態了，搜尋引擎是一個流量出口，而AI 來了之後，如加了@ 的ChatGPT，搜尋引擎從生態出口，變成了“中樞”，調起不同的服務，但用戶不會離開中樞，200 億美金，也就可以不要了。

對於ChatGPT 來說，當然不是加了一個@ 就高枕無憂，Google在AI 方面雖然落後但窮追趕、還擁有多於ChatGPT 幾十倍的流量基礎，但無論是誰最終獲得用戶傾心，AI 主導的流量生態貌似都更加封閉了。